研究目的
为应对晶体管尺寸微缩限制和新工艺技术带来的PDK开发挑战,通过引入Agile PDK这一新型建模解决方案,实现设计-技术协同优化(DTCO)活动,缩短开发周期,同时提升模型精度与制造良率(MHC)。
研究成果
敏捷PDK解决方案成功解决了长期存在的PDK问题,提高了模型精度(最大误差<3%),将周转时间缩短高达50%,并增强了MHC。它支持高效的DTCO活动和稳健的电路设计,使其成为下一代建模标准。
研究不足
该论文未明确提及具体局限性,但隐含了若干挑战,例如对建模者专业知识的依赖、模型质量与开发成本之间的权衡,以及非凸优化问题的复杂性。
1:实验设计与方法选择:
该研究引入了Agile PDK,采用全分箱、回归和优化等先进算法来自动化并改进PDK建模。其涉及并行处理以及在SPICE模型API中实现用户自定义回归。
2:样本选择与数据来源:
应用于最新的DRAM技术,使用半导体制造工艺中的TEG(测试元件组)矩阵和硅数据。
3:实验设备与材料清单:
论文中未作说明。
4:实验步骤与操作流程:
步骤包括对器件目标进行全分箱、使用优化算法(如随机和迭代优化器)自动提取参数,以及通过API利用回归连接分箱目标。TCAD评估用于角落器件。
5:数据分析方法:
优化算法最小化模型参数提取的成本函数,分析结果以评估准确性(例如,拟合误差约为3%)和MHC改进情况。
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